- Descrizione :
BCCD Dataset è un set di dati su piccola scala per il rilevamento delle cellule del sangue.
Grazie ai dati e alle annotazioni originali di cosmicad e akshaylamba. Il set di dati originale viene riorganizzato in formato VOC. BCCD Dataset è sotto licenza MIT.
La preparazione dei dati è importante per utilizzare l'apprendimento automatico. In questo progetto viene utilizzato l'algoritmo Faster R-CNN di keras-frcnn per Object Detection. Da questo set di dati, nicolaschen1 ha sviluppato due script Python per creare dati di preparazione (file CSV e immagini) per il riconoscimento di anomalie nelle cellule del sangue su immagini mediche.
export.py: crea il file "test.csv" con tutti i dati necessari: filename, class_name, x1,y1,x2,y2. plot.py: traccia i box per ogni immagine e la salva in una nuova directory.
Tipo di immagine : jpeg(JPEG) Larghezza x Altezza : 640 x 480
Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice
Pagina iniziale : https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset
Codice sorgente :
tfds.datasets.bccd.Builder
Versioni :
-
1.0.0
(impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.
-
Dimensione del download :
7.51 MiB
Dimensione del set di dati:
7.34 MiB
Auto-cache ( documentazione ): Sì
Divisioni :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 72 |
'train' | 205 |
'validation' | 87 |
- Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'objects': Sequence({
'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
}),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
Immagine | Immagine | (480, 640, 3) | uint8 | |
immagine/nome file | Testo | corda | ||
oggetti | Sequenza | |||
oggetti/box | Funzionalità BBox | (4,) | galleggiante32 | |
oggetti/etichetta | ClassLabel | int64 |
Chiavi supervisionate (Vedi
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@ONLINE {BCCD_Dataset,
author = "Shenggan",
title = "BCCD Dataset",
year = "2017",
url = "https://github.com/Shenggan/BCCD_Dataset"
}